⚙️
Автоматизация
Selenium, Playwright, Appium для банковских систем.
AI-Powered QA & Test Automation · Since 2014
Повышаем качество вашего ПО с помощью AI-тестирования
Автоматизация и тестирование банковских и финансовых ИТ-продуктов с применением искусственного интеллекта.
Доверие. Технологии. Результат.
Проектная Команда
FinTech QA Platform
Ускоряем релизы, сокращаем дефекты и внедряем интеллектуальную автоматизацию тестирования.
10+ лет опыта
AI подход
FinTech специализация
История и контекст
10 лет развиваем экспертизу в QA для финансовых продуктов
2014
Основание компании. Фокус на ручном и автоматизированном тестировании банковских систем.
2017
Расширение команды. Запуск практики нагрузочного и регрессионного тестирования.
2020
Выход в сегмент FinTech. Первые крупные проекты автоматизации CI/CD-пайплайнов.
2024
Внедрение AI-подхода: генерация тест-кейсов, self-healing locators, ML-анализ дефектов.
Кто мы — наше решение
Команда QA-экспертов с ИИ на борту
Проектная Команда специализируется на автоматизации тестирования и контроле качества ПО в банковской и финансовой сфере. Наши специалисты прошли путь от инженеров в крупных корпорациях до основателей собственной практики.
🧠
AI-тестирование
ML-генерация тест-кейсов, self-healing локаторы.
🛡️
Безопасность QA
Покрытие регуляторных требований ЦБ и ФЗ.
📈
Нагрузка & Perf
JMeter, Gatling: тесты производительности до 10 000 rps.
Достижения и цифры
Измеримый эффект для релизного цикла
✅
50+ успешных проектов🏅
10+ лет экспертизы🤖
80% сокращение ручного тестирования🚀
3x ускорение релизного циклаПокрытие типов тестирования на проектах
Функциональное 95%
Регрессионное 90%
Нагрузочное 75%
Безопасность 65%
Технологии
Selenium / Playwright Appium JMeter / Gatling Jenkins / GitLab CI Python / Java / JS AI / ML auto-gen tests
Клиенты и кейсы
Работаем с банками, страховыми компаниями и FinTech-продуктами
Банк, ТОП-30
Задача
Ежеквартальные релизы с 200+ дефектами.
Результат
Автоматизация 1 500 тест-кейсов; дефекты ↓ на 65%; релиз-цикл ↓ с 3 недель до 4 дней.
Страховая компания
Задача
Ручное регрессионное тестирование 8 систем.
Результат
End-to-end автоматизация; 85% coverage; экономия 400 чел/часов в месяц.
FinTech стартап
Задача
Выход на рынок без QA-процессов.
Результат
Выстроены QA с нуля; first-time-right 92%; успешный запуск в срок.
«Наш критерий успеха — когда клиент выходит в релиз без страха перед регрессом»
AI в автоматизации тестирования
Как работает наш AI-подход
01
Анализ требований
AI парсит user stories и генерирует тест-кейсы автоматически.
02
Self-healing скрипты
Локаторы восстанавливаются при изменении UI без ручного вмешательства.
03
ML-анализ дефектов
Паттерны ошибок выявляются до попадания в production.
04
Непрерывная оптимизация
Модель обучается на истории прогонов и улучшает coverage.
Без AI С AI QualityBridge
Ручная генерация тест-кейсов
Авто-генерация из требованийХрупкие локаторы — постоянный ремонт
Self-healing — минимум ручных правокРеакция на дефекты постфактум
ML-предиктивное обнаружениеCoverage ~40–60%
Coverage 85–95%Релиз раз в квартал
CI/CD еженедельные релизыСледующий шаг
Готовы улучшить качество вашего ПО?
Обсудим ваш проект и покажем, как AI-подход сократит дефекты и ускорит релизный цикл.
✅
Бесплатный аудит
Оценим текущий QA-процесс и дадим рекомендации.
👥
Пилотный проект
Запустим за 2 недели с измеримым результатом.
📈
Выступление / Demo
Покажем AI-тестирование на живом примере.